大阪」の一部の企画として、当日お越しいただいた参加者の顔写真と、事前に設定している6人の有名人の写真との顔比較を行って、一番似ている人に豪華景品、という催し物をしました。前日までに準備しておけばよかったのですが、前日まで夜な夜なパーティーが続いていたため、当日の朝に1時間半で準備しました。Rekognitionを使えば、こんなことも1時間半で実現出来てしまうんだと、感動とそしてかなりほっとしました。AthenaとQuickSightは15分程度で出来ました。Functionソースコードはこちらです。boto3.client('rekognition')Rekognitionクライアントをboto3.clientで作ります。target_key}},SimilarityThreshold=0)compare_facesで比較します。SourceImageとTargetImageを比較します。両方ともS3にJPGとPNG形式で画像があるので、バケット名とキーを指定します。SimilarityThresholdで最低の敷居値を指定します。今回は類似値0.1%とかも全部拾って欲しいので0を指定しました。response['FaceMatches'][0]['Similarity']responseのFaceMatchesにSimilarityという値があるので、それ拾って別のS3バケットへJSONで格納します。S3に格納した後はAthenaでクエリー発行してテーブル構造にしてQuickSihtで可視化します。Athenaでテーブルを作ったときのQueryGUIから設定してクエリーを生成することが出来ます。クラウドプラクティショナー」という本を書きました。「AWSではじめるLinux入門ガイド」という本を書きました。デベロッパーアソシエイト」という本を書きました。プロフェッショナル」という本を書きました。Engineerです。質問はコメントかSNSなどからお気軽にどうぞ。出来る限りなるべく答えます。このブログの内容/発言の一切は個人の見解であり、所属する組織とは関係ありません。このブログは経験したことなどの共有を目的としており、手順や結果などを保証するものではありません。ご参考にされる際は、読者様自身のご判断にてご対応をお願いいたします。勉強会やイベントのレポートは自分が気になったことをメモしたり、聞いて思ったことを書いていますので、登壇者の意見や発表内容ではありません。rekognitionadadTweet関連記事リザーブドインスタンスはじめましたこのブログも2014年9月にはじめたので、もうすぐ3年。...VPCピア接続した先のVPCインターフェイスエンドポイントを使用するVPC1とVPC2でピア接続しています。Proを導入しましたので、原稿執筆や校正でフル活用しようと思いまして。Meetupにはじめて参加しました。#01に参加しました。(1)AMAZONアソシエイト「Amazon.co.jpアソシエイト」または「ヤマムギ」は、Amazon.co.jpを宣伝しリンクすることによってサイトが紹介料を獲得できる手段を提供することを目的に設定されたアフィリエイトプログラムである、Amazonアソシエイト・プログラムの参加者です。(Burmese)NepaliPortugueseRomanianRussianSpanishVietnamese。